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  <title>springcloud微服务五：客户端负载均衡ribbon | 涂宗勋的博客</title>
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  <meta name="description" content="基本概念理解ribbon用在客户端，或者说消费端，被称作客户端负载均衡。对于这个称呼，可以解析为三个部分，一个是客户端，一个是负载均衡，然后就是客户端负载均衡。根据个人理解，所有发起请求的一端、去拿东西的一端，都可以称之为客户端或消费端。而负载均衡，一般则是针对于至少两个以上的集群而言，重点在于均衡。从相对论的角度而言，一切都是相对的，那么也就不存在绝对的均衡，因此所谓的均衡就需要一定的标准，如何">
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        <section id="main"><article id="post-springcloud5" class="article article-type-post" itemscope itemprop="blogPost">
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  <time datetime="2018-09-03T07:09:42.000Z" itemprop="datePublished">2018-09-03</time>
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  <div class="article-category">
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      <header class="article-header">
        
  
    <h1 class="article-title" itemprop="name">
      springcloud微服务五：客户端负载均衡ribbon
    </h1>
  

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    <div class="article-entry" itemprop="articleBody">
      
        <!-- Table of Contents -->
        
        <h1 id="基本概念理解"><a href="#基本概念理解" class="headerlink" title="基本概念理解"></a>基本概念理解</h1><p>ribbon用在客户端，或者说消费端，被称作客户端负载均衡。<br>对于这个称呼，可以解析为三个部分，一个是客户端，一个是负载均衡，然后就是客户端负载均衡。<br>根据个人理解，所有发起请求的一端、去拿东西的一端，都可以称之为客户端或消费端。<br>而负载均衡，一般则是针对于至少两个以上的集群而言，重点在于均衡。从相对论的角度而言，一切都是相对的，那么也就不存在绝对的均衡，因此所谓的均衡就需要一定的标准，如何达到这个标准，则需要一定的控制，即负载均衡策略，也可以称之为规则。<br>对于客户端负载均衡，则可以很好的理解为，这是相对于服务端负载均衡而言。相对于服务端负载均衡而言，客户端负载均衡的好处就在于各个客户端自己实现负载均衡运算，从而降低了服务端的压力。坏处在于客户端要自己实现负载，就需要清楚服务端集群的状态，增加了客户端的复杂度以及多个客户端下可能看起来的功能冗余。</p>
<a id="more"></a>

<h1 id="基本用法"><a href="#基本用法" class="headerlink" title="基本用法"></a>基本用法</h1><h2 id="pom-xml配置"><a href="#pom-xml配置" class="headerlink" title="pom.xml配置"></a>pom.xml配置</h2><p>ribbon的基本用法，实际上之前提过，首先还是一样需要创建一个springboot项目，然后配置maven的pom.xml文件</p>
<pre>
&lt;parent>
    &lt;groupId>org.springframework.boot&lt;/groupId>
    &lt;artifactId>spring-boot-starter-parent&lt;/artifactId>
    &lt;version>1.5.10.RELEASE&lt;/version>
    &lt;relativePath/> 
&lt;/parent>
......
&lt;dependency>
    &lt;groupId>org.springframework.cloud&lt;/groupId>
    &lt;artifactId>spring-cloud-starter-eureka&lt;/artifactId>
&lt;/dependency>
&lt;dependency>
    &lt;groupId>org.springframework.cloud&lt;/groupId>
    &lt;artifactId>spring-cloud-starter-ribbon&lt;/artifactId>
&lt;/dependency>
......
&lt;dependencyManagement>
    &lt;dependencies>
        &lt;dependency>
            &lt;groupId>org.springframework.cloud&lt;/groupId>
            &lt;artifactId>spring-cloud-dependencies&lt;/artifactId>
            &lt;version>Edgware.SR2&lt;/version>
            &lt;type>pom&lt;/type>
            &lt;scope>import&lt;/scope>
        &lt;/dependency>
    &lt;/dependencies>
&lt;/dependencyManagement>
</pre>

<p><strong>注：由于和之前四篇隔得时间较长，且目前工作实际项目使用的版本是springboot1.5.0和springcloud-Edgware.SR2，因此这之后的代码示例也均已这两个版本为主。</strong></p>
<h2 id="properties文件配置"><a href="#properties文件配置" class="headerlink" title="properties文件配置"></a>properties文件配置</h2><pre>
服务名
spring.application.name=ribbon-client
服务端口
server.port=9098
是否允许ip访问
eureka.instance.prefer-ip-address=true
指定注册中心的地址
eureka.client.serviceUrl.defaultZone=http://localhost:10010/eureka/
</pre>

<h2 id="基本代码"><a href="#基本代码" class="headerlink" title="基本代码"></a>基本代码</h2><p>配置好pom.xml和properties文件后之后，在springcloud启动类类名上方加入springboot的启动注解以及springcloud客户端注解</p>
<pre>
@EnableDiscoveryClient
@SpringBootApplication
</pre>

<p>之后，在启动类中加入 RestTemplate的初始化代码，并使用@Bean注解告知springboot管理，同时加入@LoadBalanced注解，代表使用ribbon负载均衡来管理RestTemplate，这一段代码大致如下：</p>
<pre>
@Bean
@LoadBalanced
RestTemplate restTemplate() {
    return new RestTemplate();
 }
</pre>

<p>有了上边的代码，我们在其他被spring管理的组件中就可以使用@Autowired这样的方式注入RestTemplate，一个被ribbon管理的RestTemplate，如下边所示：</p>
<pre>
@service
public interface RibbonService {
    @Autowired
    RestTemplate restTemplate;
    public String sayHello() {
        ResponseEntity<String> responseEntity = restTemplate.getForEntity("http://client/hello", String.class);
        return responseEntity.getBody();
    }}
</pre>

<h1 id="内置负载均衡策略"><a href="#内置负载均衡策略" class="headerlink" title="内置负载均衡策略"></a>内置负载均衡策略</h1><p><strong>RoundRobinRule线性轮询策略</strong><br>上边的简单实现，只使用了@LoadBalanced注解来开启ribbon负载均衡，那么就会使用ribbon默认的负载均衡策略，即线性轮询。<br>就如我们用酷狗等音乐播放器放歌一样，有很多方式，例如单曲循环、列表循环、随机播放，这里的线性轮询其实就是列表循环，放歌循环的是歌曲列表，线性轮询循环的是服务器列表，针对一系列的请求，从前到后依次访问列表中的服务器，到了最后边，就再回到开头。<br>虽然在多个服务端的情况下，线性轮询已经可以一定程度的实现负载均衡，大概也是实际使用率最高的一种方式，但是也有它的局限性，因此ribbon还内置了其他一些负载均衡策略供我们选择。</p>
<p>我们目前项目中就只使用了默认的负载均衡策略，不过也对其他策略有过一定的了解，下边几个是我个人认为可能也会用到的：<br><strong>RandomRule随机选择策略</strong><br>随机二字应该就不需要多做解释了；<br><strong>RetryRule线性轮询重试策略</strong><br>这个策略内部实际上还是用的线性轮询，与默认的线性轮询不一样的地方在于，这个策略在访问轮询到的服务有问题时，会在一定的时间内进行重试，这个时间可以通过maxRetryMillis参数进行配置。<br><strong>WeightedResponseTimeRule权重响应时间策略</strong><br>这个策略是对线性轮询的拓展，在线性轮询的情况下，不论服务器实例的性能如何，在一定的请求次数下都必然会被轮询到，这样一来，如果某个实例由于某些原因，响应时间远大于其他实例，就必然影响整体性能。<br>而WeightedResponseTimeRule则会对每个服务实例的响应时间进行一定的记录和计算，然后给每个实例一个权重值区间。<br>如果上边的权重值最大值小于0.001，那么之后的请求会采用线性轮询策略；如果大于0.001，那么对于每一个请求，会随机分配一个0到最大权重值之间的随机数，然后这个随机数在实力列表中哪个实例的权重区间内，就会选择哪个实例。<br>那么这里有一个细节，就是随机数算法中含头不含尾，也就是说在0到最大权重值之间的随机数，可以是0，却不会是最大权重值那个值。<br>另一个细节就是，根据这里的权重算法，平均响应时间越短的服务实例，它的权重区间就会越大，注意，是权重区间越大，而不是权重值。再明确点说，就是这个实力区间内能容纳的随机数个数更多。<br>因此，在生成随机数的时候，这个区间命中的概率就越大，这个实例被选择到的几率也更高，从而就使得平均响应时间短的实例更容易被选择到，就提升了系统效率。</p>
<p>除了上边四种，还有诸如<strong>最好可用策略BestAvailableRule</strong>等策略，就不再记录。<br>同时，<strong>还可以自己定义负载均衡策略</strong>，但是应该很少会被用到，因为内置的这些已经能够满足非常多的应用场景了。</p>
<p>那么，了解了不同的负载均衡策略之后，还需要知道的当然就是如何使用非默认的负载均衡策略了。<br>其实也比较简单，只需要在加一个让spring来管理的bean就好，如下边这样：</p>
<pre>
@Bean
public IRule ribbonRule() {
    // return new RandomRule();
    // return new RetryRule();
    return new WeightedResponseTimeRule();
 }
</pre>

      
    </div>
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              var arr=site.posts;
              if (!obj) return;
              // var count = $(obj).attr('data-count') || 6;
              for (var i, tmp, n = arr.length; n; i = Math.floor(Math.random() * n), tmp = arr[--n], arr[n] = arr[i], arr[i] = tmp);
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              var html = '<ul>';
            
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                var item=arr[j];
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                item.date + ':&nbsp;&nbsp;<a href="' + (site.BASE_URI+item.uri) + '">' + 
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                html +='</li>';
                
              }
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              var c = this;
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                  $.getJSON(site.BASE_URI + 'js/posts.js',function(json){site.posts = json;load_random_posts(c)});
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               else{
                load_random_posts(c);
              }
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        {
            $("#busuanzi_value_site_uv").html(parseInt($("#busuanzi_value_site_uv").html()) + countOffset); // 加上初始数据 
            clearInterval(int); // 停止检测
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